使用mpl_toolkits.mplot3d在Python Numpy中使用vstack实现for循环的更快方法
在Python Numpy中，使用vstack实现for循环的更快方法可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt- 创建一个空的Numpy数组：
data = np.empty((0, 3))- 使用for循环遍历数据，并使用vstack将每个数据点添加到Numpy数组中：
for i in range(10):
x = np.random.rand()
y = np.random.rand()
z = np.random.rand()
point = np.array([[x, y, z]])
data = np.vstack((data, point))- 可选：打印输出结果以验证是否正确添加了数据点：
print(data)- 可选：使用mpl_toolkits.mplot3d绘制3D散点图来可视化数据点：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2])
plt.show()这样，你就可以使用vstack实现更快的方法来将数据点添加到Numpy数组中，并使用mpl_toolkits.mplot3d绘制3D散点图来可视化数据点。
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